1、亚马逊SageMaker：机器学习模型构建、训练与部署指南

亚马逊SageMaker：机器学习模型构建、训练与部署指南

1. 亚马逊SageMaker介绍

亚马逊SageMaker能够让你快速构建、训练和大规模部署机器学习模型，而无需管理任何基础设施。它能帮助你专注于机器学习问题本身，通过消除机器学习过程中每个步骤通常涉及的繁重工作，部署高质量的模型。

1.1 技术要求

运行相关操作需要一个有效的AWS账户。

1.2 亚马逊SageMaker的功能探索

• 主要功能 ：具备数据准备、模型训练、模型部署等核心功能，可帮助用户解决机器学习项目中的各种痛点。
• 亚马逊SageMaker API ：提供了一系列API，方便开发者与SageMaker进行交互，实现模型的创建、训练、部署等操作。

1.3 在本地机器上设置亚马逊SageMaker

• 使用virtualenv安装SageMaker SDK ：可以通过以下步骤进行安装：
  1. 创建虚拟环境： virtualenv sagemaker_env
  2. 激活虚拟环境： source sagemaker_env/bin/activate
  3. 安装SageMaker SDK： pip install sagemaker
• 使用Anaconda安装SageMaker SDK